循環創建圖形

Question

我正在尋求一些關於如何最好地自動化循環以創建由dict進行的一些計算的圖形可視化的指導。

我拼湊了以下代碼來創建單個圖形，但需要生成許多相似的圖形（使用不同的變量），而不是多次輸出每個變量（將有100個變量）。

對於單個圖形，我有以下代碼（見下文），其中Calclist是一個字典，而variable1是該字典中的特定列：

 import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt

 Sets = {}
 labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']
 blocks = [-1,5,25,50,75,100]

 for i in Calclist:

     out = pd.cut(Calclist[i]['variable1'], bins = blocks)
     Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i]['variable1'].count())*100

 df = pd.DataFrame(Sets)
 df.reset_index(level=0, inplace=True)
 df.rename(index = str, columns = {'index':'blocks'}, inplace=True)

 ax = df.plot.bar(title='One iteration - works well')
 ax.set_xlabel("x-axis label")
 ax.set_ylabel("y-axis label")
 ax.set_xticklabels(labels, rotation=45)

到目前為止，這很好 - 這是代碼將產生的：

我真正想做的是遍歷variable1（到variable2，variable3，.....）。

我嘗試了幾件事，並認為我很接近但可能缺少一些基本的東西。

具體來說，我嘗試嵌套另一個循環，使用“參數”迭代一系列，其中包含我對可視化感興趣的變量名稱：

 Sets = {}
 labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']    
 blocks = [-1,5,25,50,75,100]                                

 Parameter = pd.Series("variable1","variable2")

 for j in Parameter:

     for i in Calclist:

         out = pd.cut(Calclist[i][Parameter[j]], bins = blocks)
         Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i]
         [Parameter[j]].count())*100

但是我收到以下錯誤：

 TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, 
 'powertotal_total' was passed

任何和所有建議都非常感謝。

Answer 1

你不能以這種方式迭代大熊貓系列。 嘗試

for j in ["variable1","variable2"]:

或者一些變化

編輯：或查找如何迭代大熊貓系列http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.iteritems.html

Answer 2

您的錯誤消息是由初始化Parameters的方式引起的：

parameter = pd.Series('variable1', 'variable2')
...
TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind,
'variable2' was passed

您必須將類似數組，字典或標量值傳遞給pd.Series 。 此外，迭代Parameters將返回其值。 最后，您應該為每個parameter初始化Sets ：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']
blocks = [-1,5,25,50,75,100]

Parameters = pd.Series(['variable1', 'variable2'])

for parameter in Parameters:
    Sets = {}
    for i in Calclist:
        out = pd.cut(Calclist[i][parameter], bins = blocks)
        Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i][parameter].count())*100

    df = pd.DataFrame(Sets)
    df.reset_index(level=0, inplace=True)
    df.rename(index=str, columns={'index': 'blocks'}, inplace=True)

    ax = df.plot.bar(title=parameter)
    ax.set_xlabel("x-axis label")
    ax.set_ylabel("y-axis label")
    ax.set_xticklabels(labels, rotation=45)